再犯预测三年期数据集3-YearRecidivismDataset-slonnadube
数据来源：互联网公开数据
标签：再犯预测，刑事犯罪，数据集，机器学习，社会科学，法律分析，时间序列，犯罪学
数据概述： 该数据集包含来自多个司法系统的犯罪记录数据，专注于记录被告在三年内的再犯情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2000年到2003年。
地理范围：数据涵盖了美国多个州和地区的刑事记录，包括不同类型的犯罪行为。
数据维度：数据集包括被告的个人信息（如年龄，性别，种族），犯罪背景（如前科记录，犯罪类型），判决情况（如刑期，缓刑），社会经济因素（如教育水平，就业情况）等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个州和地区的司法部门公开记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于犯罪学研究，法律分析，机器学习等领域的应用，尤其在再犯预测模型训练，犯罪趋势分析等方面具有广泛的应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于再犯预测，犯罪趋势分析，社会学研究，如犯罪行为的模式识别，再犯风险评估等。
行业应用：可以为司法系统提供数据支持，特别是在风险评估，缓刑决策和矫正措施制定方面。
决策支持：支持司法部门制定更有效的矫正策略和风险评估方法，帮助减少再犯率。
教育和培训：作为犯罪学，社会学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解再犯预测，犯罪模式分析等技术。
此数据集特别适合用于探索再犯行为的规律与趋势，帮助用户实现准确的再犯预测，优化矫正措施，提高司法系统的效率和公正性。
